Question

我想要一个数组，它是数组中子矩阵的和。

例如，假设我们有一个3x3矩阵，其中每个项目都包含一个2x2子矩阵：

matrix = np.array([[[[1,2],[3,4]],     [[5,6],[7,8]],     [[9,10],[11,12]]],
                   [[[13,14],[15,16]], [[17,18],[19,20]], [[21,22],[23,24]]],
                   [[[25,26],[27,28]], [[29,30],[31,32]], [[33,34],[35,36]]]])

如下所示：

[[[[ 1  2]
   [ 3  4]]

  [[ 5  6]
   [ 7  8]]

  [[ 9 10]
   [11 12]]]


 [[[13 14]
   [15 16]]

  [[17 18]
   [19 20]]

  [[21 22]
   [23 24]]]


 [[[25 26]
   [27 28]]

  [[29 30]
   [31 32]]

  [[33 34]
   [35 36]]]]

获得答案的一种方法是使用列表理解

ans = [ [ np.sum(sub_matrices) for sub_matrices in row ] for row in matrix ]

将是：

[[10, 26, 42], [58, 74, 90], [106, 122, 138]]

我想知道是否有更好的方法来获得此结果。也许使用一些内置的numpy函数？

Answer 1

在这种情况下，使用einsum比常规的sum更快：

np.einsum('ijkl->ij',matrix)

array([[ 10,  26,  42],
       [ 58,  74,  90],
       [106, 122, 138]])

Answer 2

您可以两次使用.sum：

>>> matrix.sum(axis=2).sum(axis=2)
array([[ 10,  26,  42],
       [ 58,  74,  90],
       [106, 122, 138]])

或者，更优雅地，如@hpaulj所建议的，您可以简单地将一个元组传递给axis参数：

>>> matrix.sum(axis=(2,3))
array([[ 10,  26,  42],
       [ 58,  74,  90],
       [106, 122, 138]])

是否有一个numpy函数来获取子矩阵的总和？

2 个答案: